在AI大模型持续火热的今天，很多企业还在探索如何利用AI创收，而腾讯内部有一个AI团队，已经依靠AI技术在游戏领域创造了可观的商业价值。
“我们这个平台在腾讯内部，是帮腾讯游戏赚了非常非常多钱的一个平台。”在2026腾讯全球数字生态大会上，腾讯开悟平台技术负责人邓民文用这样一句话，介绍了自己团队过去多年的工作成果。
这句话并非空穴来风。根据邓民文的介绍，腾讯的决策AI技术已经应用于多款热门游戏，日均调用量超过15亿次，每天服务超过5000万名玩家，业务覆盖全球100多个国家。
从《王者荣耀》中的AI队友，到《三角洲行动》中能够自然对话的智能NPC，再到《PUBG》手游中的智能陪玩，以及《元梦之星》中的AI地图生成，决策AI已经深入游戏研发和运营的多个环节。
更值得关注的是，这套在腾讯内部积累了六七年的技术平台，如今正式走向商业化。邓民文宣布，腾讯已经将相关能力通过腾讯云对外开放，推出了Giinex游戏AI引擎，让其他游戏开发商也能够使用腾讯积累多年的游戏AI技术。
从击败职业选手，到成为游戏里的智能队友
要理解这套AI系统为什么能够创造商业价值，首先需要弄清楚什么是决策AI。
过去十年，人工智能的发展大致有两条重要技术路线。
一条是以AlphaGo为代表的决策AI，重点解决的是如何在复杂环境中做出正确决策。例如，下围棋时如何判断局势、选择落子位置，以及预测对手的行动。
另一条是以ChatGPT为代表的生成式AI，主要擅长理解和生成语言、图像、音频等内容。
如今，这两条技术路线正在逐渐融合。简单来说，生成式AI让游戏角色能够听懂玩家说话，而决策AI让它真正知道下一步该做什么。
两者结合，就可以让游戏中的AI角色既会聊天，也会操作，还能根据战局变化调整自己的行为。
腾讯在这方面积累已久。早在2016年前后，腾讯就开始深入研究游戏AI。旗下围棋AI“绝艺”曾四次获得世界围棋AI赛事冠军，并长期为中国国家围棋队提供训练支持。
2019年，腾讯研发的“绝悟”AI在《王者荣耀》中展现出击败职业选手的能力，证明了强化学习技术不仅能够应用于围棋，也能够处理复杂的多人实时竞技游戏。
不过，击败职业选手只是技术发展的第一步。对于普通玩家而言，一个永远不会犯错、实力远超人类的AI，并不一定能够带来良好的游戏体验。
真正有价值的游戏AI，需要具备三个特点：有足够的竞技能力、行为接近真人，以及能够根据玩家水平和行为进行自适应调整。
这也是腾讯近年来游戏AI技术发展的重点。
七大应用案例：AI已经进入游戏的各个角落
在演讲中，邓民文集中展示了腾讯决策AI在不同游戏品类中的七组应用案例。这些案例也解释了为什么腾讯能够通过AI创造实际商业价值。
第一个案例是棋牌AI，让玩家拥有随时可以对弈的智能对手。从围棋、麻将到掼蛋，腾讯已经将决策AI应用于多种棋牌场景。
其中，围棋属于完全信息博弈，麻将、掼蛋等游戏则涉及隐藏信息，需要AI在无法掌握全部牌面的情况下分析局势、判断对手行为并制定策略。
这些能力可以用于智能对手、陪练和教学，让玩家在缺少真人对手时，依然能够获得具有挑战性的游戏体验。
第二个案例是《王者荣耀》AI指挥官，让一个玩家也能拥有完整的作战团队。在这一场景中，玩家可以与四名AI队友共同作战。这些AI不仅能够操作游戏角色，还可以根据战场情况与玩家协同配合。
其背后的核心技术，是大模型与强化学习的联合建模。强化学习负责游戏中的战术决策和具体操作，大模型则增强AI对交互指令和协同任务的理解能力。邓民文表示，这项技术曾多次获得腾讯内部的技术突破奖。
第三个案例是《王者荣耀》灵宝，让AI从游戏角色升级为长期陪伴玩家的助手。灵宝可以在游戏内外与玩家互动，拥有长期记忆和个性化风格，还能够提供实时教学、对局复盘等服务。
这意味着，AI不仅可以帮助玩家完成一场比赛，还能够持续了解玩家的特点，为玩家提供更加个性化的服务。邓民文透露，灵宝的日峰值用户已经达到数千万级别。
对于游戏运营而言，这类AI助手既能够帮助新玩家快速上手，也能够为老玩家提供更多互动内容，有望改善游戏体验和用户留存。
第四个案例是《三角洲行动》中的智能NPC，传统游戏NPC的行为通常依赖预先编写好的脚本。玩家走到某个位置，或者触发某个任务，NPC才会说出设定好的台词。
而引入决策AI和大模型之后，NPC可以扮演特定角色，与玩家进行更加自然的交流。《三角洲行动》中的CC就是这样的例子。
邓民文介绍，这一角色上线后，在B站引发了玩家的二次创作热潮，已经出现不少播放量达到百万级的视频。这说明智能NPC不仅可以丰富游戏体验，还有机会成为游戏内容传播的新入口。
第五个案例是《PUBG》中的AI队友。与《王者荣耀》的团队协同类似，《PUBG》的AI队友能够参与射击游戏，与玩家共同完成游戏任务。
不过，射击游戏对AI提出了不同的挑战。AI既要理解复杂的游戏环境，又要实时做出移动、战斗、协作等决策，还需要通过自然语言与玩家交流。据介绍，这项能力已经在《PUBG》中连续多个赛季投入使用。
第六个案例是《荒野乱斗》，将决策AI应用于快节奏休闲竞技游戏。《荒野乱斗》由Supercell开发，与《王者荣耀》《PUBG》相比，游戏规则和操作方式都有明显差异。
不过，《荒野乱斗》同样需要AI根据战场变化，实时判断移动、攻击以及其他行动。这也说明腾讯的决策AI能力已经能够覆盖多种游戏品类，而不局限于某一款游戏。
第七个案例是《元梦之星》，AI帮助玩家快速生成游戏场景。与前面几个侧重智能角色的案例不同，《元梦之星》的应用重点是游戏内容生产。
邓民文介绍，腾讯已经实现游戏地图场景的AI生成，能够在约两分钟内生成一个可玩的游戏场景，供玩家进入游戏体验。这类技术有助于降低游戏内容创作门槛，让普通玩家也能够参与游戏场景设计。
从棋牌对弈、智能队友，到NPC互动、地图生成，腾讯展示的这些案例已经覆盖游戏研发、内容生产和日常运营等多个环节。
背后的技术：强化学习与生成式AI结合
这些不同的应用背后，有一条共同的技术主线，就是决策AI与生成式AI的融合。邓民文将游戏决策AI的发展分为三个阶段。
第一代以AlphaGo为代表，主要依靠强化学习、搜索等技术，通过大量训练获得高水平的游戏决策能力这类方案能够在特定游戏中达到很高的竞技水平，但也存在局限。例如，每适配一款新游戏，通常都需要重新设计训练环境和进行大量训练。
第二代是腾讯目前重点采用的方案，将决策AI与生成式AI结合。这种方案既保留强化学习在游戏操作和策略决策方面的优势，又加入大模型的语言理解、自然交互等能力。《王者荣耀》AI指挥官、《三角洲行动》智能NPC等应用，都体现了这条技术路线。
第三代则开始探索具备更强泛化能力的通用决策模型。相比传统游戏AI，这类模型的优势在于有望适应不同游戏和任务，降低针对每款游戏单独训练的成本。
不过，邓民文也指出，目前相关技术仍处于发展阶段。部分通用决策模型虽然已经能够玩游戏，但实际表现仍然有限，距离成熟的专业游戏AI还有差距。因此，腾讯当前仍以决策AI和生成式AI融合的第二代方案为主要落地方向。
值得一提的是，腾讯还将这些技术积累延伸到了学术研究和行业标准建设。邓民文介绍，腾讯联合国内二三十所高校参与强化学习相关标准制定，同时也在推进国际标准方面的合作。
腾讯开悟平台此前就已经向研究人员开放《王者荣耀》测试环境、算法训练资源和评估工具，为多智能体强化学习研究提供支持。
积累六七年，腾讯决定把游戏AI能力卖给其他厂商
如果说前面的案例证明了AI能够在游戏中创造价值，那么Giinex游戏AI引擎的对外开放，则意味着腾讯开始将这些能力转化为面向行业的商业服务。
邓民文表示，这套平台此前主要服务腾讯内部游戏业务，经过六七年的技术积累，今年首次正式向外部客户开放。
目前，Giinex游戏AI引擎已经接入腾讯云相关平台，面向游戏开发商提供智能陪玩、新手教学、AI队友、游戏测试等能力。
对于游戏厂商而言，最大的变化是开发门槛的降低。
过去，想要开发一个高水平的游戏AI，开发团队需要自行完成特征设计、模型训练、参数调整、服务部署以及游戏录像分析等大量工作。如今，Giinex平台尝试将这些流程标准化。
游戏开发商可以利用平台提供的不同游戏品类模板、基础模型和微调能力，快速构建适合自身游戏的AI系统。
在部署方面，平台支持模型托管和API调用，让开发商不必从头搭建完整的AI训练与推理基础设施。
此外，Giinex还提供基于云手机的自动化测试能力，可以帮助开发团队测试游戏场景，分析游戏体验和平衡性。例如，一张新地图发布之前，开发者可以利用AI进行大量模拟对战，寻找可能存在的平衡性问题。
这类能力能够帮助游戏团队减少重复性测试工作，提高研发效率。
邓民文透露，目前该平台已经服务腾讯旗下四大自研工作室，并与Supercell、蓝洞、拳头游戏等知名游戏厂商建立了合作或接入关系。
这也意味着，腾讯过去在内部积累的游戏AI能力，正在逐渐成为面向整个游戏行业的基础技术服务。
AI开始赚钱，游戏或许是最先跑通商业模式的领域之一
从这次分享来看，腾讯游戏AI的发展有两个值得关注的变化。
首先，AI已经从游戏中的辅助功能，逐渐成为影响玩家体验和游戏运营的重要技术。过去，游戏中的AI更多用于控制电脑对手，或者完成简单的自动化操作。
如今，它可以成为队友、教练、陪玩伙伴，甚至能够参与游戏内容创作。这类应用直接面向玩家，能够在游戏运营中持续发挥作用。
其次，游戏AI正在从腾讯内部的技术能力，发展为可以对外销售的云服务。
腾讯此前已经在2024年推出游戏AI引擎GiiNEX，探索生成式AI与决策AI在游戏研发、内容生成等方面的应用。此次Giinex的开放，进一步体现了腾讯将内部AI技术能力向外部游戏开发商输出的方向。
当然，邓民文并没有公布这套平台具体创造了多少收入，也没有披露AI对游戏收入、留存率和付费转化率的直接贡献。因此，日均15亿次调用和每天服务5000万玩家，更多反映的是技术应用规模。
但这些数据至少说明，腾讯的决策AI已经进入大规模商业应用阶段。
对于AI行业来说，这或许是一个值得关注的信号：AI的商业价值不一定只体现在模型订阅费和Token收入上，也可以通过改善现有产品体验、提升研发效率和创造新的用户需求来实现。
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